基于移不变字典学习和稀疏编码的滚动轴承故障识别算法

• 作者: 余路 曲建岭 李俨 田沿平 高峰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 移不变字典学习 稀疏编码 特征符号搜索 振动信号 故障识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 41-44,72
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0687

摘要

针对现有旋转机械故障识别算法过度依赖专家先验知识的问题,提出了一种基于移不变字典学习和稀疏编码(SIDL-SC)的自适应故障识别算法.将不同故障状态下的振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度;将加入自适应惩罚因子的移不变字典学习算法用于提取不同故障状态下的移不变基函数;利用高效的特征符号搜索算法求解待识别信号在不同基函数下的稀疏系数以实现对待识别信号的重构.最后,以重构残差作为对该信号故障状态识别的判断依据.滚动轴承振动数据库和实测航空发动机振动信号的实验结果表明,该算法相较于现有算法具有更高的故障识别准确率,在实际中具有较强的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俨	西北工业大学自动化学院	53	386	11.0	17.0